Unpaired multi-modal training and single-modal testing for detecting signs of endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
Endometriosis is a serious multifocal condition that can involve various pelvic structures, with Pouch of Douglas (POD) obliteration being a significant clinical indicator for diagnosis. To circumvent the need for invasive diagnostic procedures like laparoscopy, research has increasingly focused on imaging-based methods such as transvaginal ultrasound (TVUS) and magnetic resonance imaging (MRI). The limited diagnostic accuracy achieved through manual interpretation of these imaging techniques has driven the development of automated classifiers that can effectively utilize both modalities. However, patients often undergo only one of these two examinations, resulting in unpaired data for training and testing POD obliteration classifiers, where TVUS models tend to be more accurate than MRI models, but TVUS scanning are more operator dependent. This prompts a crucial question: Can a model be trained with unpaired TVUS and MRI data to enhance the performance of a model exclusively trained with MRI, while maintaining the high accuracy of the model individually trained with TVUS? In this paper we aim to answer this question by proposing a novel multi-modal POD obliteration classifier that is trained with unpaired TVUS and MRI data and tested using either MRI or TVUS data. Our method is the first POD obliteration classifier that can flexibly take either the TVUS or MRI data, where the model automatically focuses on the uterus region within MRI data, eliminating the need for any manual intervention. Experiments conducted on our endometriosis dataset show that our method significantly improves POD obliteration classification accuracy using MRI from AUC=0.4755 (single-modal training and testing, without automatically focusing on the uterus region) to 0.8023 (unpaired multi-modal training and single modality MRI testing, with automatic uterus region detection), while maintaining the accuracy using TVUS with AUC=0.8921 (single modality TVUS testing using either an unpaired multi-modal training or a single-modality training).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».